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Um modelo computacional que simula uma cianobactéria

28 de junho de 2011 Deixe um comentário

ResearchBlogging.org

Uma coisa que sempre me interessou foi informática e uma possibilidade da biologia que me fascina é a possibilidade de criar modelos computacionais para sistemas biológicos. Esses modelos atualmente são amplamente usados na meteorologia e oceanografia para prever correntes e impactos de obras portuárias ou a dispersão de óleo depois de um derramamento. As possibilidades são tão amplas com sistemas “simples” como os climáticos que imaginar as aplicações disto em sistemas biológicos é um exercício de pura criatividade.

Um grupo de pesquisadores liderado por Jason E. McDermott do Grupo de Bioinformática e Biologia Computacional do Laboratório Nacional do Pacífico Noroeste conseguiram o feito de transformar uma cianobactéria em um modelo computacional para simular seus processos genéticos. Para que? Para ligar e desligar genes in silico e ver o que acontece sem ter que fazer aqueles tediosos procedimentos de knockout.

Um Digimon! É basicamente isso!

O organismo em questão é a cianobactéria Cyanothece, um gênero com características bem singulares. Por exemplo, as cianobactérias geralmente formam colônias onde uma/algumas delas especializam-se em fixar nitrogênio, o Heterocisto, enquanto as demais fazem fotossíntese. O nitrogênio fixado é extremamente importante para o desenvolvimento das cianobactérias, outras algas marinhas e plantas terrestres. Alias, cianobactérias são as principais fontes de nitrogênio dos oceanos. O que Cyanothece faz é simplesmente alternar entre um tipo e outro de operação a cada 12 horas, fixando nitrogênio à noite e carbono durante o dia.

Para seu feito, mapearam a ativação e expressão de genes da cianobactéria em um ciclo de 24 horas. Isto revelou que genes eram ativados, quando, durante que tipo de operação e assim por diante. Depois plotaram isto em um gráfico, muito interessante por sinal, que mapeia as cadeias de ativação de todo o genoma. Usando estatística, puderam calcular que genes eram expressos e identificar grupos, dentre estes, os que eram expressos recursivamente foram apontados como possíveis controladores. Outros genes usados como possíveis controladores para o modelo são genes da Cyanothece que podem ser encontrados em outros organismos fotossintéticos como Arabidopsis thaliana, Anabaena e bactérias como E. coli.

mapa-transcriptoma-cyanothece

O gráfico mais parece um mapa mental do que outra coisa. Ele mostra que cadeias de genes são ativadas em cada ciclo de operação da bactéria (dia e noite). Os genes são os pontos individuais. As cores são agrupamentos, indicam que estes genes são ativados em conjuntos. Os quadrados são genes ativados frequentemente dentro dos grupos, geralmente controladores.

É interessante como o tipo de informação que a ciência produz atualmente exige abordagens mais criativas para sem analisadas.

O próximo passo foi montar um modelo de como a cianobactéria funciona e usar o gráfico para testá-lo. O modelo já existia e fora usado para estudos semelhantes em outros organismos. Usando os dados levantados anteriormente, submeteram o modelo a condições semelhantes às que as Cyanothece foram submetidas no laboratório e este respondeu de forma bastante semelhante. Depois foi só desativar alguns genes e ver que falta eles faziam no sistema, um processo de tentativa erro que se feito usando biologia molecular demoraria uma vida mas que no computador, é uma questão de “Editar>Preferências>Executar”.

Agora os pesquisadores buscam comprovar a eficiência de seu modelo com novos experimentos (no velho estilo) e aperfeiçoá-lo para uso em outros estudos.

Artigo:
McDermott, J., Oehmen, C., McCue, L., Hill, E., Choi, D., Stöckel, J., Liberton, M., Pakrasi, H., & Sherman, L. (2011). A model of cyclic transcriptomic behavior in the cyanobacterium Cyanothece sp. ATCC 51142 Molecular BioSystems DOI: 10.1039/C1MB05006K

Via ScienceDialy

Linux Vs. E. coli

11 de maio de 2010 Deixe um comentário

Taí um assunto que eu adoro: A relação entre sistema biológicos e computacionais:

Peguem como exemplo um estudo recente publicado na PNAS. Pesquisadores compararam a rede regulatória de dois sistemas. Um sistema biológico, a bactéria Escherichia coli, já que ela possui muitos de seus genes conhecidos (trata-se de um dos organismos mais estudados) e um sistema operacional, o Linux, pois seu código é de acesso livre e seu desenvolvimento é muito bem documentado.


Os genes (fatores de transcrissão) de E. coli e os comandos do Linux foram classificados em três categorias: as reguladoras, funções que apenas invocam outras, e não são chamadas (controladas) por ninguém (em amarelo acima); as controladoras, chamam e são evocadas por outras funções (em verde); e as efetoras, funções que apenas realizam tarefas, sendo chamadas sem controlar mais ninguém (em roxo).

As diferenças entre os sistemas foram impressionantes. A primeira delas, que já fica clara com a figura, é a distribuição das funções. Em E. coli, menos de 5% das funções são controladoras ou reguladoras, a maioria é efetora. Estes genes, geralmente enzimas, obedecem a poucos reguladores. Já no Linux, 80% das funções são reguladoras ou controladoras, e muitas delas chamas os mesmos efetores.

Veja o artigo completo no Rainha Vermelha

A Evolução tem formas diferentes de atuar sobre a morfologia e a fisiologia?

20 de abril de 2010 Deixe um comentário

Será que os mesmos mecanismos evolutivos que atuam sobre as mudanças de forma (morfologia) também afetam o funcionamento (fisiologia) dos organismos? Algumas teorias já haviam tentado elucidar esta questão, mas agora estamos mais perto de uma resposta.

Mary-Clareie King e Allan Wilson sugeriram, em 1975, que a evolução dos caracteres comportamentais e fisiológicos eram definidos mais por mudanças da expressão gênica do que por mudanças nos genes em si. Sean Carrol, em 2005 propôs que estas modificações que afetavam a morfologia ou fisiologia dos organismos ocorriam por via de mecanismos genéticos diferentes e acrescentou que mudanças fisiológicas são devidas a mudanças na seqüencia dos genes enquanto as morfológicas é que eram resultado de mudanças na expressão.

Para testar esta hipótese, pesquisadores da Universidade de Michigan e do Instituto Nacional de Pesquisa de Saúde de Taiwan usaram ratinhos nocauteados. Estes ratos possuem deficiências genéticas por encomenda que permitem aos pesquisadores observar que falta faz um gene.

Ele identificaram através dos ratos, quais genes controlavam estritamente características morfológicas ou fisiológicas. Assim poderiam testar cada uma das características com precisão.

O que eles observaram foi que:

  • Genes que determinavam características morfológicas, tinha instruções para o controle das transcrições. Ou seja, controlavam a expressão gênica, ativando ou desativando outros genes.
  • Genes que determinavam características fisiológicas continham instruções para síntese de enzimas como receptores, transportadores e etc…

Analisando isto em termos evolutivos ficou claro que genes que definem características fisiológicas mudam suas seqüencias muito mais rápido do que genes morfológicos. Isto leva a mudanças na seqüencia de aminoácidos que compõem a proteína conseqüentemente, alterando sua estrutura e funcionamento. Enquanto isso, genes que definem características morfológicas mudam seus padrões de expressão mais rapidamente que os genes fisiológicos. Isto indica que mudanças morfológicas são causadas mais por modificação da expressão gênica o que mostra que poucas mudanças ocorrem no DNA em si para que mudanças significativas ocorram no organismo como um todo.

Este tipo de pesquisa pode ser muito util para identificar genes que causem problemas morfológicos em humanos. Com esses dados, é possível identificar mais facilmente os genes mutantes envolvidos na doença.

Veja a pesquisa aqui, no PNAS:
Ben-Yang Liao, Meng-Pin Weng, Jianzhi Zhang. Contrasting genetic paths to morphological and physiological evolution. Proceedings of the National Academy of Sciences, 2010; DOI: 10.1073/pnas.0910339107

Fonte: ScienceDaily

O Novo Código Genético

14 de fevereiro de 2010 Deixe um comentário

O que se sabe até agora sobre o código genético é que ele é formado de quatro letrinhas : ACTG as quais representam os nucleotídeos integrados ao polímero de açúcar que forma a estrutura do DNA ou RNA:

  • Adenina
  • Guanina
  • Citosina
  • Timina

Mas como funciona o código?

É parecido com um computador. Na verdade os pcs são só calculadoras, então todos os dados processados por eles são numéricos, mas por uma limitação tecnológica, eles só reconhecem algarismos binários, ou seja: ZERO e UM. Isso significa que todos o número precisam ser convertidos para o Código Binário para que sejam reconhecíveis.

No caso do DNA, o código genético está associado com a síntese de proteínas. Em vez de números, as combinações de das quatro letras representam os 20 aminoácidos de que são feitos todas as proteínas. A tabela abaixo mostra como as combinações são interpretadas na síntese de proteínas. Notem que o código é lido em trios de letras, as chamadas trincas ou códons. Se são 4 letras e três posições então temos 43 = 64 combinações diferentes. Quem faz essa leitura são os ribossomos, são eles que pegam a sequencia de RNA e convertem em uma sequencia de aminoácidos em um processo chamado de tradução [é literalmente passar de código genético para estrutura química, é como mudar da planta para a construção em um edifício].


Se são só 20 aminoácidos as outras 44 combinações são o que?

Algumas são redundantes, representam coisas que já foram definidas uma vez, ou representam comandos como o STOP CODON que significa o fim de uma sequencia. Isso permite que algumas mutações ocorram no DNA sem que sejam percebidas ou causem danos, são as mutações silenciosas. Estas fazem mudanças na sequencia do códon que não causam nenhuma alteração na síntese por que acabam caído em um trinca que significa a mesma coisa.

E o novo código?

O que muda aqui é uma pesquisa feita por Jason Chin e colaboradores e descrita aqui na NewScientist. Eles fizeram uma leve modificação nas estruturas bioquímicas responsáveis pela tradução permitindo-as ler quatro nucleotídeos por vez, ou seja os códons passaram de trincas para quadras e isso faz toda a diferença. Se o código genético original tinha 64 combinações possíveis, então o novo código teria 44 = 256 combinações possíveis. Isso abre margem para novas possibilidades em biologia sintética.

Com este código modificado é possível instruir células a usar aminoácidos artificiais ou outras substâncias com propriedades distintas das proteínas que vemos atualmente na natureza. Mesmo que a combinação de 20 aminoácidos possa produzir coisas tão diferentes como unhas ou teias de aranha, em comum eles são susceptíveis ao calor e ao PH do meio em que estão ficando desnaturadas, as proteínas perdem suas propriedades em condições impróprias. As “proteínas híbridas”, feitas de aminoácidos comuns e outras substâncias, podem ter resistência a esse tipo de coisa podendo ser usadas para produzir desde de medicamentos até plásticos. Seria realmente um grande avanço, mas como a limitação de que os organismos criados sob o novo código seriam incompatíveis com os atuais em tudo. Vírus por exemplo não poderiam infectar um e outro tipo de organismo. O próprio Chin colocou: ”isso é o início do código genético paralelo” [uma tradução livre].

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